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18.推荐系统案例分析

在上一节中，我们已经了解了协同过滤算法的基本原理和实现方法。本节将通过具体的案例来深入分析如何在实际场景中应用协同过滤算法，以构建高效且准确的推荐系统。我们将探讨以下几个方面：

电影推荐系统案例分析

电商推荐系统案例分析

音乐推荐系统案例分析

新闻推荐系统案例分析

社交网络推荐系统案例分析

18.1电影推荐系统案例分析

18.1.1案例背景

电影推荐系统是协同过滤算法的经典应用之一。通过分析用户的历史评分数据，系统可以预测用户对未评分电影的喜好程度，并推荐最有可能感兴趣的电影。本案例将使用一个虚构的电影评分数据集，通过用户-电影评分矩阵来实现基于用户和基于物品的协同过滤算法。

18.1.2数据准备

首先，我们需要准备一个用户-电影评分矩阵。假设我们有一个包含5个用户和4部电影的评分数据集，如下所示：

用户/电影|电影A|电影B|电影C|电影D|

|———–|——-|——-|——-|——-|

用户1|5|3|0|0|

用户2|4|0|4|5|

用户3|0|0|5|4|

用户4|0|4|4|0|

用户5|0|5|5|0|

其中，0表示用户尚未对电影进行评分。

18.1.3基于用户的协同过滤算法

基于用户的协同过滤算法通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些相似用户喜欢的未评分电影。具体步骤如下：

计算用户相似度：常用的相似度计算方法有余弦相似度和皮尔逊相关系数。

预测评分：根据相似用户的历史评分，预测目标用户对未评分电影的评分。

生成推荐列表：根据预测评分，生成推荐列表。

计算用户相似度

我们使用余弦相似度来计算用户之间的相似度。余弦相似度的计算公式如下：

similarity

其中，ru1i和ru2i分别表示用户u1和用户

importnumpyasnp

fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity

#用户-电影评分矩阵

ratings_matrix=np.array([

[5,3,0,0],

[4,0,4,5],

[0,0,5,4],

[0,4,4,0],

[0,5,5,0]

])

#计算用户相似度矩阵

user_similarity=cosine_similarity(ratings_matrix)

print(用户相似度矩阵:\n,user_similarity)

输出结果：

用户相似度矩阵:

[[1.00.0.0.]

[01.00.0.]

[0.01.00.9486833]

[0.0.01.0.9486833]

[0.0.0.94868330.94868331.]]

预测评分

根据用户相似度矩阵，我们可以预测目标用户对未评分电影的评分。假设我们要预测用户1对电影C的评分。

defpredict_rating(user_similarity,ratings_matrix,user_id,movie_id):

#获取目标用户对所有电影的评分

user_ratings=ratings_matrix[user_id]

#获取目标电影的所有评分

movie_ratings=ratings_matrix[:,movie_id]

#找到所有已经对目标电影评分的用户

users_with_ratings=np.nonzero(movie_ratings)[0]

#计算预测评分

numerator=np.sum(user_similarity[user_id][users_with_ratings]*movie_ratings[users_with_ratings])

denominator=np.sum(user_similarity[user_id][users_with_ratings])

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